公开(公告)号：CN111950497A

公开(公告)日：2020-11-17

申请号：CN202010844086.1

申请日：2020-08-20

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 李红波 ,  王桔波 ,  吴渝 ,  王艺蓓

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

摘要： 本发明请求保护一种基于多任务学习模型的AI换脸视频检测方法，属于计算机视觉与深度学习领域，包括以下步骤：预先训练基于多任务学习的模型来检测被修改的换脸视频，并为每个查询定位修改的区域，此模型为自动编码器包括一个Y型自动解码器。利用半监督学习方法来提高网络的生成性，利用多任务之前共享有价值的信息，减少激活损失函数、分割损失函数和重建损失函数的总和，并使用优化器进行优化，进而提高性能。对于视频输入检测，对所有帧的概率进行求平均，得出输入为真或假的概率。本发明有利提高AI换脸视频检测。

公开(公告)号：CN111950497B

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202010844086.1

申请日：2020-08-20

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 李红波 ,  王桔波 ,  吴渝 ,  王艺蓓

IPC分类号： G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08 ,  G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26

摘要： 本发明请求保护一种基于多任务学习模型的AI换脸视频检测方法，属于计算机视觉与深度学习领域，包括以下步骤：预先训练基于多任务学习的模型来检测被修改的换脸视频，并为每个查询定位修改的区域，此模型为自动编码器包括一个Y型自动解码器。利用半监督学习方法来提高网络的生成性，利用多任务之前共享有价值的信息，减少激活损失函数、分割损失函数和重建损失函数的总和，并使用优化器进行优化，进而提高性能。对于视频输入检测，对所有帧的概率进行求平均，得出输入为真或假的概率。本发明有利提高AI换脸视频检测。